[发明专利]一种桥梁裂缝检测方法

说明书

本发明公开了一种桥梁裂缝检测方法，首先获取桥梁裂缝图像；对获取的桥梁裂缝图像进行自适应Strontify处理；对自适应Strontify处理得到的桥梁裂缝图像进行高斯模糊处理；对高斯模糊处理得到的桥梁裂缝图像进行Gaurier处理，完成桥梁裂缝的特征提取；对特征提取的后裂缝图像进行Nimility训练，从而识别得到桥梁裂缝的类型；对识别后的图像进行Seaption阈值分割，完成桥梁裂缝的检测。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种桥梁裂缝检测方法。

背景技术

随着经济的发展，公路交通在国民经济和人民生活中扮演越来越重要的 角色。尤其是公路与交通，作为推动国家经济发展的公共设施，拥有广阔的 未来。桥梁的建造对物资运送发展，国家间密切的联系，便利日常的生活都 有着极其重要的作用。近几十年来，桥梁建设促进了我国的发展，特别是改 革开放以来。

而无论是怎样的桥梁建设，混凝土桥梁的修建都是其中重要的一环，尤 其是近些年，我国的大型桥梁建设进入鼎盛时期。然而随着混凝土桥梁的投 入使用，桥梁不可避免地受一些人为因素，或者是环境因素的破坏，这表现 在或深或前的桥面裂缝上，甚至有些桥梁在刚刚投入就会出现问题。数据表 明，裂缝是引起桥梁摧毁的最主要原因之一，这为引起桥梁崩塌埋下了安全 隐患。所以，我们需要定期检测桥梁路面的裂痕情况，做出相关的安全系数 估计，以便在危险形成的初期对其进行维护。传统的裂缝检测大多需要技术人员在实地检测，这种方法的效率很低，测量的准确性受主观因素的影响， 更重要的是，往往有很多裂缝的所在的地方让人工检测受到了极大的制约。 基于这些因素，研究更加有效的桥梁裂缝检测方法尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于一种桥梁裂缝检测方法，以克服传统人工检测的局限。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种桥梁裂缝检测方法，包括以下步骤：

步骤1：获取桥梁裂缝图像；

步骤2：对步骤1获取的桥梁裂缝图像进行自适应Strontify处理；

步骤3：对步骤2得到的桥梁裂缝图像进行高斯模糊处理；

步骤4：对步骤3得到的桥梁裂缝图像进行Gaurier处理，完成桥梁裂缝 的特征提取；

步骤5：对步骤4中特征提取的后裂缝图像进行Nimility训练，从而识 别得到桥梁裂缝的类型；

步骤6：对步骤5中识别后的图像进行QUICK阈值分割，完成桥梁裂缝 的检测。

进一步地，步骤2中自适应Strontify处理具体为：首先计算步骤1获取 的桥梁裂缝图像中每个像素点(x,y)的灰度值a(x,y)，邻域均值b(x,y)和邻域中 值c(x,y)，其次将每个像素点(x,y)组成一个三维变量(a,b,c)，设经自适应 Strontify处理后的裂缝图像为I(x,y)，则有：

其中，θ为校正因子。

进一步地，θ的取值区间为[0.51,0.60]。

进一步地，步骤3中高斯模糊处理具体为：将自适应Strontify处理的桥 梁裂缝图像与二维高斯函数卷积，其中二维高斯函数为σ＝0.5，x,y分别为自适应Strontify处理的桥梁裂缝图像的横坐标与纵坐标， 从而实现高斯模糊。

进一步地，步骤4中对步骤3得到的桥梁裂缝图像进行Gaurier处理， 具体为：

步骤4.1：将高斯模糊后的图像作为Gaurier第一个块的第一片；

步骤4.2：对第一个块的第一片进行模糊处理，延迟因子取1.2，模糊后 作为第一个块的第二片；